Ini adalah strategi perdagangan kuantitatif yang menggabungkan penggunaan teori fraktal Bill Williams
Strategi ini pertama-tama menghitung fraktal Williams untuk menentukan apakah fraktal saat ini naik atau turun. Jika fraktal naik, diyakini bahwa tren saat ini naik. Jika fraktal turun, diyakini bahwa tren saat ini menurun.
Ini kemudian menggambar garis dukungan dan resistensi indikator ZZ berdasarkan titik fraktal. Jika harga menembus garis resistensi yang sesuai dengan fraktal yang naik, pergi panjang. Jika harga menembus garis dukungan yang sesuai dengan fraktal yang turun, pergi pendek.
Melalui kombinasi tersebut, dimungkinkan untuk menangkap perubahan tren secara tepat waktu dan menerapkan perdagangan yang mengikuti tren.
Strategi ini menggabungkan dua metode analisis teknis yang berbeda - fraktal Williams dan indikator ZZ - untuk mengungkap lebih banyak peluang perdagangan.
Indikator ini dapat menilai titik balik tren pasar secara tepat waktu dan memiliki kriteria stop loss/take profit yang baik untuk menangkap arah tren utama.
Secara umum, strategi ini mempertimbangkan penilaian tren dan pemilihan titik masuk khusus untuk menyeimbangkan risiko dan pengembalian.
Risiko terbesar dari strategi ini adalah bahwa penilaian fraktal dan indikator ZZ dapat mengeluarkan sinyal perdagangan yang salah, yang mengarah pada kerugian yang tidak perlu.
Selain itu, cara fraktal dihitung dapat menyebabkan penilaian yang salah jika kerangka waktu ditetapkan dengan tidak benar.
Untuk mengurangi risiko ini, sesuaikan dengan parameter perhitungan fraktal dan tingkatkan kondisi penyaringan untuk mengurangi sinyal yang salah.
Strategi ini dapat dioptimalkan lebih lanjut dalam aspek berikut:
Tambahkan filter indikator momentum seperti MACD atau Bollinger Bands untuk menghindari beberapa breakout palsu.
Mengoptimalkan pengaturan parameter fraktal dan menyesuaikan perhitungan puncak dan terendah dan memperpendek kerangka waktu untuk mendapatkan penilaian tren yang lebih akurat.
Meningkatkan algoritma pembelajaran mesin untuk menilai akurasi tren dan menghindari keterbatasan manusia.
Tambahkan mekanisme stop loss adaptif berdasarkan volatilitas pasar.
Gunakan algoritma pembelajaran mendalam untuk mengoptimalkan pengaturan parameter secara keseluruhan.
Dengan menggabungkan teori fraktal Williams
/*backtest start: 2023-12-01 00:00:00 end: 2023-12-31 23:59:59 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=4 strategy(title = "robotrading ZZ-8 fractals", shorttitle = "ZZ-8", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, initial_capital = 100, default_qty_value = 100, commission_value = 0.1) //Settings needlong = input(true, defval = true, title = "Long") needshort = input(false, defval = true, title = "Short") filterBW = input(false, title="filter Bill Williams Fractals") showll = input(true, title = "Show levels") showff = input(true, title = "Show fractals (repaint!)") showdd = input(true, title = "Show dots (repaint!)") showbg = input(false, title = "Show background") showlb = input(false, title = "Show drawdown") startTime = input(defval = timestamp("01 Jan 2000 00:00 +0000"), title = "Start Time", type = input.time, inline = "time1") finalTime = input(defval = timestamp("31 Dec 2099 23:59 +0000"), title = "Final Time", type = input.time, inline = "time1") //Variables loss = 0.0 maxloss = 0.0 equity = 0.0 truetime = true //Fractals isRegularFractal(mode) => ret = mode == 1 ? high[4] < high[3] and high[3] < high[2] and high[2] > high[1] and high[1] > high[0] : mode == -1 ? low[4] > low[3] and low[3] > low[2] and low[2] < low[1] and low[1] < low[0] : false isBWFractal(mode) => ret = mode == 1 ? high[4] < high[2] and high[3] <= high[2] and high[2] >= high[1] and high[2] > high[0] : mode == -1 ? low[4] > low[2] and low[3] >= low[2] and low[2] <= low[1] and low[2] < low[0] : false filteredtopf = filterBW ? isRegularFractal(1) : isBWFractal(1) filteredbotf = filterBW ? isRegularFractal(-1) : isBWFractal(-1) //Triangles plotshape(filteredtopf and showff, title='Filtered Top Fractals', style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color= color.red, offset=-2) plotshape(filteredbotf and showff, title='Filtered Bottom Fractals', style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color= color.lime, offset=-2) //Levels hh = 0.0 ll = 0.0 hh := filteredtopf ? high[2] : hh[1] ll := filteredbotf ? low[2] : ll[1] //Trend trend = 0 trend := high >= hh[1] ? 1 : low <= ll[1] ? -1 : trend[1] //Lines hcol = showll and hh == hh[1] and close < hh ? color.lime : na lcol = showll and ll == ll[1] and close > ll ? color.red : na plot(hh, color = hcol) plot(ll, color = lcol) //Dots // var line hline = na // if hh != hh[1] and showdd // hline := line.new(bar_index - 0, hh[0], bar_index - 2, hh[0], xloc = xloc.bar_index, extend = extend.none, style = line.style_dotted, color = color.lime, width = 1) // var line lline = na // if ll != ll[1] and showdd // lline := line.new(bar_index - 0, ll[0] - syminfo.mintick, bar_index - 2, ll[0] - syminfo.mintick, xloc = xloc.bar_index, extend = extend.none, style = line.style_dotted, color = color.red, width = 1) //Background bgcol = showbg == false ? na : trend == 1 ? color.lime : trend == -1 ? color.red : na bgcolor(bgcol, transp = 80) //Orders if hh > 0 and needlong strategy.entry("Long", strategy.long, na, stop = hh, when = needlong and truetime) strategy.exit("Exit Long", "Long", stop = ll, when = needshort == false) if ll > 0 and startTime strategy.entry("Short", strategy.short, na, stop = ll, when = needshort and truetime) strategy.exit("Exit Short", "Short", stop = hh, when = needlong == false) if time > finalTime strategy.close_all() strategy.cancel("Long") strategy.cancel("Short") if showlb //Drawdown max = 0.0 max := max(strategy.equity, nz(max[1])) dd = (strategy.equity / max - 1) * 100 min = 100.0 min := min(dd, nz(min[1])) //Max loss size equity := strategy.position_size != strategy.position_size[1] ? strategy.equity : equity[1] loss := equity < equity[1] ? ((equity / equity[1]) - 1) * 100 : 0 maxloss := min(nz(maxloss[1]), loss) //Label min := round(min * 100) / 100 maxloss := round(maxloss * 100) / 100 labeltext = "Drawdown: " + tostring(min) + "%" + "\nMax.loss " + tostring(maxloss) + "%" var label la = na label.delete(la) tc = min > -100 ? color.white : color.red osx = timenow + round(change(time)*50) osy = highest(100) la := label.new(x = osx, y = osy, text = labeltext, xloc = xloc.bar_time, yloc = yloc.price, color = color.black, style = label.style_labelup, textcolor = tc)